基于方位数值拟合的目标机动改变判断*

被动声纳和侦察雷达等传感器材对目标的探测仅能获取目标方位信息。虽然基于纯方位信息和探测平台机动位置的方位平差法,能够解算得出定向定速运动目标的要素,然而在实际作战应用中,目标可能会频繁地出现转向机动,使运动要素永远也不可能收敛。判明目标改变机动具有十分重要的战术价值。本文研究给出了一种基于时间方位拟合的目标转向运动判断方法,并结合典型态势进行了仿真分析,得出了拟合判断参数,研究结果为目标运动要素解算控制、潜艇查明水面舰艇巡逻线等作战应用提供目标转向判断依据。与方位滤波方法相比,这一方法概念清晰、算法简单、实用性强。     

TDMA网络及通信信道模拟系统的设计与实现

由于无线信道不稳定,且网络拓扑难以控制,在基于TDMA网络的无线收发设备开发上层应用时,迫切需要一个简单易控、比较真实的开发调试平台。文中比较了国内外一些无线网络模拟器的优缺点,提出并设计实现了一种通过以太网模拟无线网络的模拟系统。该模拟系统具有扩展性好,真实可靠且操作简单等优点,对加快相关设备和应用系统的研发进程,节约开发成本具有重要的意义。     

一种对丢包具有鲁棒性的语音编码算法—iLBC

文中介绍了一种适用于网络的,对丢包具有鲁棒性的语音编码算法——iLBC。iLBC在编码时先进行LPC分析,然后对LPC残差信号采用自适应码本编码,这个自适应码本与传统的CELP算法中的自适应码本不同,没有利用语音帧之间的相关性,使得iLBC算法对丢包具有鲁棒性;解码时如果有语音包丢失,则采用丢包隐藏(PLC)算法。介绍了iLBC编解码算法的基本原理;重点分析了iLBC的自适应码本编码方式以及丢包隐藏算法(PLC);比较了在丢包率相同的情况下,iLBC和ITU-T G.729A的MOS分,结果表明,iLBC更适合于有丢包的网络。     

无源/有源联合探测系统站点部署与探测性能分析

针对由4站无源定位系统与有源T/R雷达站构成的联合探测系统,提出了无源/有源综合探测系统的探测模型,分析了4种布站方案的目标联合探测精度、探测模糊区分布问题,比较了无源/有源综合探测系统与无源探测系统的性能.仿真结果表明,联合探测系统的最优部署方案是4站无源定位系统采用星形布站结构,T/R有源雷达后置于无源主站10～40 km处,此时系统目标探测精度最高,探测模糊区最小.     

GPS接收机中多路径干扰的研究

从GPS接收机内部结构入手,给出了GPS接收机码和载波跟踪环的功能以及多路径信号对码跟踪精度的影响;分析了在多路径干扰下.用窄相关器可以部分修正多路径对码环的跟踪误差,详细介绍了一种以窄相关为基础的新的窄相关器技术--微脉冲相关技术,通过与宽的标准相关器和窄相关器在伪距测量精度上的比较,说明了它是一种性能非常好的抗多路径技术.     

基于波达方向矩阵的矢量水听器方位频率联合估计

提出了一种新的基于单个矢量水听器的方位频率联合估计方法--波达方向矩阵法.利用矢量水听器的时延数据,构造了两个相同的子阵,通过对波达方向矩阵的特征分解,实现了对目标信号的波达方向估计,并同时得到了目标的频率特征.计算机仿真实验表明,该方法具有较好的估计精度.     

二元探测传感器网络的递推加权质心目标定位算法

为进一步降低二元探测传感器网络质心定位算法的计算复杂度和通信量、提高定位精度,推导出一种质心算法的递推公式,使用该递推公式可以大大减少定位的计算、存储和通信量;在递推质心公式的基础上,提出了一种基于节点探测到目标的次数的递推加权质心定位算法,从而提高了定位精度.对递推公式和加权质心算法进行了模拟仿真,结果验证了递推公式和加权递推质心算法的有效性.     

双基地声纳目标低频散射特性研究

针对双基地声纳目标低频散射问题,从Helmholtz积分方程出发,采用等价面元解决表面积分存在的奇异性问题,建立了非入射方向水下目标散射声场的物理模型和计算方法.计算了刚性圆柱体的后向散射回声,绘出了在不同收发分置角、低频情况下,刚性椭球目标强度随目标姿态角的空间变化曲线,并分析了其散射特性.结果表明,提出的模型和方法能计算任意分置角和任意目标姿态角时的水下目标散射强度,可用于预报双基地声纳目标低频声散射特性.     

多功能组合木马架构的研究

对当前主流木马的实现架构进行了分析,根据分析结果,提出了多功能组合木马架构.该架构不仅综合利用现有的木马技术来适应各种复杂的环境,而且实现了木马功能的多样化.最后,给出了该木马架构的一些关键实现技术.     

模糊自适应PMHT机动目标跟踪算法

对目标机动的检测和准确跟踪,是目标跟踪研究中非常重要但难度较大的问题.将统计距离、统计距离增量作为系统方差的调整参量,采用模糊专家规则系统,提出了一种适用于机动目标的模糊自适应概率多假设跟踪(FA-PMHT)算法.该算法将数据关联寻优与运动模型寻优联合处理,从而实现了数据关联寻优、目标模型寻优一体化.仿真结果表明,所提算法与交互式多模型概率多假设跟踪(IMM-PMHT)算法相比在跟踪精度上有明显提高,并且满足实时性要求,证明该算法是有效的.